我正在尝试将行附加到R df。这是一个例子df foo:
A B C D
1 1 1 200
1 1 2 50
1 1 3 15
1 2 1 150
1 2 4 50
1 3 1 300
2 1 2 40
2 1 4 90
2 3 2 80
对于每个A,有3个可能的B值,并且对于每个B,有4个可能的C值。但是,初始df仅包含D的非零值。我喜欢操纵df使得B和C都包括零。因此,对于任何B / C值为0,df将在D中显示0。我已经看到用一列来解决这个问题的问题,但是不能找到一个用多列来解决它的问题。最终的df看起来像这样:
A B C D
1 1 1 200
1 1 2 50
1 1 3 15
1 1 4 0
1 2 1 150
1 2 2 0
1 2 3 0
1 2 4 50
1 3 1 300
1 3 2 0
1 3 3 0
1 3 4 0
2 1 1 0
2 1 2 40
2 1 3 0
2 1 4 90
2 2 1 0
2 2 2 0
2 2 3 0
2 2 4 0
2 3 1 0
2 3 2 80
2 3 3 0
2 3 4 0
我首先尝试创建一个虚拟数据框,然后与初始df合并,但有些东西不能正常工作。这是当前的代码,我知道这是错误的,因为这段代码只生成基于A的行。我想我想根据A和B制作虚拟帧,但我不知道怎么做 - 可能是if / else函数在这里工作?:
# create dummy df
dummy <- as.data.frame(
cbind(
sort(rep(unique(foo$A), 12)),
rep(1:3,length(unique(foo$A)))))
colnames(dummy) <- c("A","B")
foo$A <- as.numeric(foo$A)
foo$B <- as.numeric(foo$C)
# merge with foo
mergedummy <- merge(dummy,foo,all.x=T)
非常感谢任何见解 - 谢谢!
答案 0 :(得分:5)
一个班轮:
merge(dat, data.frame(table(dat[1:3]))[-4],all.y=TRUE)
# A B C D
#1 1 1 1 200
#2 1 1 2 50
#3 1 1 3 15
#4 1 1 4 NA
#...
或者可能不那么复杂:
out <- data.frame(xtabs(D ~ ., data=dat))
out[do.call(order,out[1:3]),]
# A B C Freq
#1 1 1 1 200
#7 1 1 2 50
#13 1 1 3 15
#19 1 1 4 0
#...
dat
的位置:
dat <- structure(list(A = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), B = c(1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 3L), C = c(1L, 2L, 3L, 1L, 4L, 1L,
2L, 4L, 2L), D = c(200L, 50L, 15L, 150L, 50L, 300L, 40L, 90L,
80L)), .Names = c("A", "B", "C", "D"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-9L))
答案 1 :(得分:3)
我创建了一个主数据框,其中包含您在预期结果中描述的A,B和C的所有组合。然后,我合并主数据框和您的数据框。最后,我将NA替换为0。
master <- data.frame(A = rep(1:2, each = 12),
B = rep(1:3, each = 4),
C = rep(1:4, times = 6))
library(dplyr)
master %>%
left_join(., mydf) %>%
mutate(D = ifelse(D %in% NA, 0, D))
# A B C D
#1 1 1 1 200
#2 1 1 2 50
#3 1 1 3 15
#4 1 1 4 0
#5 1 2 1 150
#6 1 2 2 0
#7 1 2 3 0
#8 1 2 4 50
#9 1 3 1 300
#10 1 3 2 0
#11 1 3 3 0
#12 1 3 4 0
#13 2 1 1 0
#14 2 1 2 40
#15 2 1 3 0
#16 2 1 4 90
#17 2 2 1 0
#18 2 2 2 0
#19 2 2 3 0
#20 2 2 4 0
#21 2 3 1 0
#22 2 3 2 80
#23 2 3 3 0
#24 2 3 4 0
答案 2 :(得分:2)
这是一个解决方案:
foo <- merge(expand.grid(lapply(foo[,1:3], unique)), foo, all=TRUE, sort=TRUE)
foo[is.na(foo)] <- 0